IA & Infraestrutura de ML

Rodar IA em escala exige GPUs, orquestração e disciplina de custo. Construímos e operamos infraestrutura de ML em Kubernetes, do provisionamento de clusters GPU ao serving de modelos: seu time de IA entrega enquanto o custo fica sob controle, em infraestrutura que é sua.

O que fazemos

• Automação com IA: agentes inteligentes integrados aos seus fluxos e dados reais.
• Integração de LLMs: OpenAI, Claude e modelos locais (Ollama, vLLM) com governança de acesso e auditabilidade.
• MLOps: pipelines de treino e deploy com Argo Workflows e Kubeflow, tracking e registry com MLflow.
• Infraestrutura GPU: NVIDIA GPU Operator, time-slicing/MIG, autoscaling com Karpenter e KEDA, métricas DCGM no Prometheus.
• Serving de modelos: Triton, vLLM, Ollama e KServe, do on-prem ao serverless com scale-to-zero.
• Otimização de custo: spot com checkpointing, atribuição de custo por workload (Kubecost/OpenCost), detecção de GPU ociosa.
• Data pipelines: ingestão e processamento confiáveis para alimentar seus modelos.

Como trabalhamos

1. Assessment: entendemos seus modelos, workloads e requisitos de dados e segurança.
2. Implementação: clusters, pipelines e serving entram incrementalmente, com observabilidade desde o início.
3. Operação: operação contínua da plataforma de ML, com o custo por modelo sempre visível.

O que você recebe

• Uma plataforma de ML que seu time usa sem abrir ticket de infraestrutura.
• GPUs com utilização real, não clusters caros e ociosos.
• Modelos versionados, rastreáveis e com rollback.
• LLMs integrados aos seus sistemas com controle de acesso e log de auditoria.

Trabalhamos em AWS (EKS), GCP (GKE) e Azure (AKS), com ferramental equivalente em cada plataforma, e também on-prem.